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用CPU 0.2秒轻松识别十万类,超强图像识别系统PP-ShiTu重磅发布
发布日期:2021-11-02T12:28:30.000+0000 浏览量:113次


说到图像识别,有些人可能会一头雾水,其实图像识别早已经成熟地应用在了各行各业。比如,正在进行中的双十一全民剁手节,相信很多小伙伴们都在某宝上解锁过以图搜图购物;越来越先进的自动驾驶道路街景识别;工业制造中不同组件的缺陷识别检测等等。



有的开发者看到这里可能会心存疑问:上面所说的场景为什么不直接用图像分类或者目标检测算法实现呢?


别急,让我们看看下面这些实际的产业难题你就会恍然大悟:

  • 【品类更新频率高】像新零售这种行业,新品几乎都是按小时级别在更新!

  • 【目标区分难度大】细分类差别极其细微,实际图像角度多变刁钻!

  • 【算法复杂速度慢】业务上线预测速度要求极高,在闸机前不可能还需要等!



一个优秀的图像识别系统就是上述产业难题的最佳解决方案,需要综合目标检测、图像分类、度量学习、图像检索等多重技术,然而对一些开发者来说,确实存在较高的开发门槛。而近期,飞桨推出了一个全开源、轻量级图像识别系统PP-ShiTu,完美解决上述产业落地中的重重难点,CPU上仅需0.2s轻松识别十万类,而且十分简单易用。


PP-ShiTu技术报告地址:

http://arxiv.org/abs/2111.00775


链接指路:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas


(Star收藏一下,不易走丢哦~)


话不多说,让我们直接来看看这个图像识别系统的架构:



  • 轻量的主体检测

PP-ShiTu的第一个模块是主体检测,它的作用是在图像中找出主体目标的区域。PP-ShiTu在这个模块中采用了超高性价比的目标检测算法——PP-PicoDet。PP-PicoDet在骁龙865上,单张图像21ms的预测速度下,在COCO数据集mAP可以达到36.3%;相同环境下,精度优于YOLOv5n和YOLOX-nano 8个点以上。而它的出现,使PP-ShiTu的主体检测模块,相比上一个版本在精度几乎不变的情况下,预测速度提升了15倍以上!


图2 主体检测新旧版本指标对比图


PP-PicoDet技术报告地址:

https://arxiv.org/abs/2111.00902


  • 高效的特征提取模块

PP-ShiTu的第二个模块是特征向量提取。它的作用是将图像转换成特征向量,方便后续进行检索识别。PP-ShiTu采用CPU级轻量化骨干网络PP-LCNet,并结合arcmargin算法,得到轻量化的特征提取模型。在 Intel至强6148处理器,PP-LCNet的单张图像5.39ms的预测速度下,在ImageNet上Top1识别准确率可以达到80.82%,准确率超越大模型ResNet50的模型效果,而预测速度却可以达到后者的3倍!PP-ShiTu充分挖掘该网络的潜力,学习一个具有超强泛化能力的特征提取模型,同一模型可在多个数据集上同时达到较高精度。


图3 特征提取模型新旧版本指标对比图


PP-LCNet技术报告地址:

https://arxiv.org/abs/2109.15099


ArcMargin文章地址:

https://arxiv.org/abs/1801.07698


  • 向量检索模块

PP-ShiTu的第三个模块是向量检索。当获得了图像特征后,我们通过计算向量距离来获得两张图像的相似度,进一步通过向量检索获取最终识别结果。这种方式最大的优点是,当增加新的品类时,不需要重新训练提取特征模型,仅需要更新检索库即可识别新的目标。为了更好地兼容(Linux, Windows, MacOS)多平台,PP-ShiTu使用的向量搜索模块Faiss。


Faiss技术报告地址:

https://arxiv.org/pdf/1702.08734.pdf


而这样一个高效的识别系统使用起来却只需三步,绝对的 ”开箱即用”

  • 第一步通过目标检测模型,进行主体检测;
  • 第二步对每个候选区域进行特征提取;
  • 第三步将特征提取后的向量在检索库中进行检索,完成匹配,返回识别结果。


图4 PP-ShiTu使用流程示例




直播预告




为了让开发者更深入的了解PaddleClas并手把手教大家完成图像识别系统的搭建,项目团队还精心准备了为期4天的直播课程。11月2日-5日百度高工将为我们讲解图像识别产业应用的方法和技巧,对各类痛难点解决方案进行详细拆解分析,现场还可以直接为大家进行答疑,还在等什么!赶紧扫码上车吧!


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飞桨官网网址:
www.paddlepaddle.org.cn/


【PaddleClas】项目地址:

GitHub: 

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/release/2.3

Gitee:

https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas


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